XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逐步提高
癌症生物学研讨会
胃癌是全球癌症发病率和死亡率的主要原因。最近，人工智能方法，特别是机器学习和深度学习，正在迅速重塑胃癌临床管理的全过程。机器学习是由计算机运行重复迭代模型以逐步提高特定任务的性能而形成的。深度学习是机器学习的一个子类型，基于受人脑启发的多层神经网络。本综述总结了人工智能算法在多维数据（包括临床和随访信息、常规图像（内窥镜、组织病理学和计算机断层扫描 (CT)）、分子生物标志物等）中的应用，以改善具有已知风险因素的胃癌风险监测；确定胃癌患者的诊断准确性和生存预测；以及预测治疗结果以协助临床决策。因此，人工智能对胃癌的几乎所有方面都产生了深远的影响，从改善诊断到精准医疗。尽管如此，大多数成熟的基于人工智能的模型都是基于研究的形式，在现实世界的临床实践中往往价值有限。随着人工智能在临床中的应用越来越广泛，我们期待人工智能驱动的胃癌治疗的到来。
先进酶技术公司（ADVENZ）
• 重拾活力；良好的能见度有望实现稳态增长——在连续两年（22 财年、23 财年）低迷之后，公司在 24 财年强势回归，收入增长约 15%，EBITDA 增长 31%，这要归功于人类营养（增长约 18%）和生物加工（增长 21%）的强劲增长。人类营养的增长得益于印度公司的强劲需求以及美国保健食品领域的后期复苏。我们相信，公司在研发和客户参与方面做出了正确的努力。公司在研发方面投入了额外的资金，资本支出约为 3 至 4 亿卢比，使现有研发设置增加了两倍。人类营养和生物加工很可能仍是 25 财年的主要驱动力，因为 24 财年获得了产品批准，此外美国保健食品领域的复苏和增长也推动了这一增长。管理层预计 2025 财年收入将增长 13-16%，利润率将逐步提高。我们认为，大多数增长杠杆都已到位，可以保持增长速度。
加拿大常规石油和天然气的经济影响评估
1. GDP 贡献包括支出驱动的 GDP（供应链）和非国内石油和天然气销售的出口销售额（通过管道运输到美国或液化终端）2. 到 2030 年的排放量上限为 2021 年的 40%，并逐步提高，到 2050 年达到净零排放；到 2035 年，整个石油和天然气行业（包括油砂）的排放量将比 2021 年减少 55%。3. 估计考虑了如果所有 157 万亿立方英尺（扣除参考情况下预计到 2050 年将生产的 143 万亿立方英尺）都分配给 7 Mpta 列车（以 LNG Canada 为参考），则需要约 10 亿立方英尺/天的天然气，运行 20 年。 4：在参考案例中，分配给脱碳的支出有限——根据 CAPP 指导，SPGCI 将电气化、CCS 和现有设施的附加甲烷减排方面的脱碳支出排除在参考案例之外，因为拟议政策尚未最终确定。5. 直接、间接和诱导就业 资料来源：标普全球商品洞察
三菱宇部水泥株式会社
• 联合开发环保混凝土 我们与清水建设株式会社合作开发了一种环保混凝土，用炼钢副产品高炉矿渣替代了约80%的水泥。与传统混凝土相比，这可减少生产过程中的二氧化碳排放量约80%。 • 在水泥制造过程中，利用实际设备启动全球首个氨混燃试验 我们利用宇部水泥工厂的现有设备，在水泥窑（燃烧炉）和煅烧炉中以氨为热能来源启动试验燃烧。氨在燃烧过程中不排放二氧化碳，因此作为下一代能源备受关注。在这次试验中，我们将逐步提高氨混燃率，目标是热值为30%，解决与能源转换相关的任何挑战，并实施适当的对策。 • 联合评估先进的碳捕获和储存* 1 和碳捕获、利用和储存* 2 项目 我们与三井物产株式会社联合开展研究，旨在马来西亚和日本之间针对水泥生产过程中的二氧化碳排放进行碳捕获和储存，以实现碳中和。我们还与大阪燃气株式会社联合开展了碳捕获、利用和储存研究。
评论文章冷冻电网准备：仔细研究准备模式和新方法的进步和影响
样品制备可以在单个粒子冷冻电子显微镜（Cryoem）内提出一个明显的障碍，从而导致可重复性，数据质量或无法可视化样品的问题。有几个因素可以影响这一点，包括样品或缓冲液组成，网格类型，样品制备途径以及与空气 - 水接口（AWI）的相互作用。在这里，我们回顾了一些当前的样本准备和相关挑战的路线。我们讨论了克服这些挑战的一系列方法，例如最大程度地减少网格制备时间，表面活性剂，网格类型和生化方法，例如纳米磁珠。最后，我们讨论了如何将一组市售的蛋白质样品用作未来技术的基准套件。这是比较技术能力的途径，不仅是为了产生高分辨率结构，而且还要克服传统上与冷冻的挑战。作为领域的持续进行样品制备方法，我们开始更好地理解蛋白质在薄膜内的行为背后的基本原理，并响应于不同的环境（尤其是网格组成），希望可以提供更普遍的解决方案，以使可行的系统可弥补，可以使系统易于解决，并确定当前的数据，并迅速提高数据，并迅速收集，并逐步提高数据。
基于 fMRI 数据对发育性阅读障碍的大脑基础识别的视觉解释
问题：最近，精神健康和神经发育障碍的脑成像研究包括机器学习方法，仅根据患者的脑活动来识别患者。目标是识别从较小数据样本推广到较大数据的大脑相关特征；就神经发育障碍而言，找到这些模式有助于理解大脑功能和发育的差异，而这些差异是发育性阅读障碍风险的早期迹象。机器学习分类算法在神经功能数据上的成功仅限于通常由几十名参与者组成的同质数据集。最近，更大的脑成像数据集使得深度学习技术能够仅根据神经功能特征对脑状态和临床组进行分类。事实上，深度学习技术可以为医疗保健应用中的分类提供有用的工具，包括对结构性 3D 脑图像的分类。采用深度学习方法可以逐步提高更大的功能性脑成像数据集的分类性能，但仍然缺乏与疾病相关的潜在脑机制的诊断见解；此外，相关的挑战涉及从用于分类的神经特征中提供更多与临床相关的解释。
使用机器学习预测非CG DNA甲基化
DNA甲基化可以在双溶液转化后使用测序仪器检测和测量，但是对于大型真核基因组而言，实验可能很昂贵。测序非表征和映射偏见可以使基因组的一部分具有低覆盖率或没有覆盖范围，从而阻碍了所有细胞固醇获得DNA甲基化水平的能力。为了解决这些局限性，已经提出了几种计算方法，可以预测胞质周围的DNA序列或附近细胞氨酸的甲基化水平的DNA甲基化。然而，大多数这些甲基元素完全集中在Humans和其他哺乳动物中的CG甲基化上。在这项工作中，我们第一次研究了六种植物物种的CG，CHG和CHH环境的胞嘧啶甲基化的问题，要么是从胞嘧啶周围的DNA主要序列或邻近细胞糖苷的甲基化水平来进行。在此框架中，我们还研究了跨物种的预测问题和跨境预测问题（在同一物种中）。最后，我们表明，提供基因和重复注释允许现有的分类器可以逐步提高其预测准确性。我们介绍了一种称为AMP的新分类器（基于注释的甲基化预测），它利用基因组注释来实现更高的精度。
第三章 战略制定
1.稳定战略 为保持业务成功，公司在客户群方面逐步提高功能绩效。例如，一家复印机公司为现有客户群提供更好的售后服务，以提高公司和产品的形象，增加配件和耗材的销售。 2.扩张战略 一家公司大幅扩大其客户群的范围，以提高其绩效，无论是单独还是与其他公司联合。例如，一家印刷公司从传统的活字印刷改为桌面出版，以提高产量和效率。 3.紧缩战略 一家公司大幅缩小其客户群的范围，以提高其绩效，无论是单独还是联合。例如，一家公司医院决定只专注于专科治疗，并通过减少对通常利润较低的一般病例的承诺来实现更高的收入。 4.组合战略 一家公司在不同业务中同时或在同一业务的不同时间采用稳定、扩张和紧缩的混合策略，目的是提高其绩效。例如，一家油漆公司继续提供装饰漆，以便为客户提供更多种类的产品（稳定性），并将其产品范围扩大到包括工业和汽车油漆（扩张），同时决定关闭承担大规模涂装工作的部门（裁员）。
人工智能指南：USG IT 手册配套指南
• 人工智能 (AI) – 一种技术家族，使计算机能够执行各种高级功能，包括处理视觉线索、理解和翻译口头和书面语言、分析数据以及根据启发式分析提出建议的能力。 • 深度学习 (DL) – 一种人工智能方法，教计算机以受人脑启发的方式处理数据。深度学习模型通常用于识别图片、文本、声音和其他数据中的复杂模式，以产生准确的见解和预测。 • 生成式人工智能 (GenAI) – 一种能够使用生成模型生成文本、图像、视频或其他数据的人工智能形式，通常是响应提示。 • 幻觉 – 当 LLM 过程识别出不存在的模式或对象时，产生无意义或不准确的输出的情况。 • 大型语言模型 (LLM) – 一种计算模型，因其能够实现通用语言生成和其他自然语言处理任务（如分类）而受到认可。 • 机器学习 (ML) - 人工智能和计算机科学的一个分支，专注于使用数据和算法使人工智能能够模仿人类的学习方式，从而逐步提高其准确性 • 提示注入 - 一种针对 LLM 的特殊网络攻击，其中不良行为者将恶意输入伪装成合法，导致返回错误结果或泄露敏感信息。
变压器效率的实验分析与负载电阻
摘要。变形金刚在电能的分布中起着关键作用，尤其是在电子设备中。负载电阻显着影响变压器效率。本研究采用了一种实验方法，目的是评估实验数据分析和理论计算之间的一致性。The experimental setup involves testing a step-up transformer characterized by the following primary coil specifications: N p (number of turns) = 500, r p (resistance) = 2.5 Ω, L p (self-inductance) = 9 mH, and secondary coil specifications: N s (number of turns) = 1000, r s (resistance) = 9.5 Ω, L s (self-inductance) = 36 mH.载荷电阻（R）在10至500Ω的范围内变化。结果揭示了变压器效率的逐步提高，随着载荷的增加，效率高达300Ω，此后效率会下降。在降低变压器的情况下，具有与升级变体相同的规格，效率显示出类似的增强模式，载荷电阻最高为80Ω，超过它会减小。此外，渐进式变压器的根平方误差（RMSE）为0.0012，R-square（R 2）值为0.99。同样，对于降低的变压器，RMSE寄存器为0.0060，伴随着R-Square（R 2）为0.99。这些发现肯定了所采用理论在阐明变压器效率和负载抗性之间的复杂相互作用方面的特殊性。